什么是双线性插值法(matlab双线性插值法)

摘要： 图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是目前计算机视觉应用比较广泛的领域，其中图像分类是计算机视觉中的基础任务。进行图片分类之前，需要通过图像插值算法将图片转换成指定的尺寸。常用... 图像分类、目标检测、图像分割和目标跟踪在计算机视觉中有着广泛的应用，其中图像分类是计算机视觉的基本任务。在图像分类之前，需要通过图像插值算法将图像转换到指定的大小。常用的图像插值算法有最近邻法、双线性插值、三次插值等。最近邻法最近邻法是最简单的图像插值算法，只需要将转换后的像素的坐标映射到原图像的坐标中，将原图像中最接近该点的像素的灰度值赋给转换后的像素即可。比如一张3x3的图片转换成4x4的图片，转换后的图片(3，3)的像素坐标为(3*3/4=2.25，3*3/4=2.25)，原图中最近的像素坐标为(2，2)，即原图(2，2)的像素点。对于最近邻法，变换后的图片像素与原图片像素之间存在一对多(缩小)或多对一(放大)的关系，在灰度值发生变化的区域可能出现不连续性，导致图片失真，所以使用较少。双线性插值与最近邻法不同，双线性插值法在高度和宽度方向上同时对邻域像素中的映射像素进行插值。如图，需要(i+u，j+v)像素的灰度值。首先根据线性插值得到(i+1，j+v)和(I，j+v)处的灰度值，灰度值分别为v * (f (i+1，j+1)-f (i+1，f)。(I+u，j+v)处的灰度值由(i+1，j+v)和(I，j+v)线性插值得到，即(1-u) * (1-v) * f (I，j)+(1-u) * v * f(。双线性插值在高度和宽度方向对变换后的图像进行插值，保持了原图像的良好连续性，但需要大量的计算。三次插值法三次插值法利用三次多项式S(x)来逼近最优插值函数SIN (x)/X。像素(i+u，j+v)的灰度值是通过对其周围的16个灰度值进行加权插值得到的，其灰度值为ABC，其中ABC分别为因为像素周围邻域内的16个点是同时插值的，所以三次插值法比上述两种方法计算量大，但效果比最近邻法和双线性插值法好。